Our study adopted ELM (Elaboration Likelihood Model) to measure the impact of central and peripheral cues on e-healthcare website behavior and its consequence on perceived loyalty of users. While most of ELM studies did not elaborate the antecedent of both central and peripheral cues, we measured the antecedents of those information processing routes to clarify how technical and quality factors (i.e. information organization, security concern, and website attractiveness) develop the nature of either central or peripheral route. We found that information organization was the main antecedent of information quality presented on the website. Second, the results revealed that website security has a positive effect on website credibility. Third, we also found that website attractiveness was positively associated with website credibility. Fourth, consistent with elaboration likelihood model, the empirical findings suggested that information quality (central cue) and website credibility (peripheral cue) were strong predictors of behavior intention to use health website. Our findings also suggested that behavior intention to use health website significantly influenced perceived loyalty.
As the online space becomes more active, interest in protecting personal information is increasing. From this point of view, it is important to prevent personal information from being leaked in advance. As a precaution, it is suggested that users change their password periodically to protect their personal information effectively. Currently, various online services provide a request message that prompts users to periodically change their password. These messages are expressed as positive-centric or negative-centric. This message can be seen as a powerful way to trigger users' behavior. In this context, this study suggests that message framing type can be applied to the password change request message, and to investigate the difference between the positive-centric message and the negative-centric message. In addition, this study concluded that the effect of message type may be different depending on the degree of psychological ownership of the individual on the online service. As a result, users with high psychological ownership in online service were more effective when positive-centric message was presented than negative-centric message. On the other hand, users with low psychological ownership in online service were more effective when negative-centric message was presented than positive-centric message.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.27
no.2
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pp.361-371
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2017
The increase in user data stored in the device implies the increase in threats of users' sensitive data. Currently, smartphone authentication mechanisms such as Pattern Lock, fingerprint recognition are widely used. Although, there exist disadvantages of inconvenience use and dependence that users need to depend on their own memory. User behavior based authentication mechanism have advantages of high convenience by offering continuous authentication when using the mobile device. However, these mechanisms show limitations on low accuracy of authentication and there are researches to improve the accuracy. This paper proposes improved authentication mechanism that uses user's smartphone application usage pattern which has not considered on earlier studies. Also, we analyze performance of proposed mechanism with collected datasets from actual use of smartphone applications.
The major objective of this paper is to propose the method of attacker and host modeling for cyber-attack simulation. In the security modeling and simulation for information assurance, it is essential the modeling of attacker that is able to generate various cyber-attack scenarios as well as the modeling of host, which is able to represent behavior on attack concretely The security modeling and simulation, which was announced by Cohen, Nong Ye and etc., is too simple to concretely analyze attack behavior on the host. And, the attacker modeling, which was announced by CERT, Laura and etc., is impossible to represent complex attack excepting fixed forms. To deal with this problem, we have accomplished attacker modeling by adopted the rule-based SES which integrates the existing SES with rule-based expert system for synthesis and performed host modeling by using the DEVS formalism. Our approach is to show the difference from others in that (ⅰ) it is able to represent complex and repetitive attack, (ⅱ) it automatically generates the cyber-attack scenario suitable on the target system, (ⅲ) it is able to analyze host's behavior of cyber attack concretely. Simulation tests performed on the sample network verify the soundness of proposed method.
With expanded use of B2B(between enterprises), B2G(between enterprises and government) and EDI(Electronic Data Interchange), and increased amount of available network information and information protection threat, as it was judged that security can not be perfectly assured only with security technology such as electronic signature/authorization and access control, Bayesian networks have been developed for protection of information. Therefore, this study speculates Bayesian networks system, centering on ERP(Enterprise Resource Planning). The Bayesian networks system is one of the methods to resolve uncertainty in electronic data interchange and is applied to overcome uncertainty of abnormal invasion detection in ERP. Bayesian networks are applied to construct profiling for system call and network data, and simulate against abnormal invasion detection. The host-based abnormal invasion detection system in electronic trade analyses system call, applies Bayesian probability values, and constructs normal behavior profile to detect abnormal behaviors. This study assumes before and after of delivery behavior of the electronic document through Bayesian probability value and expresses before and after of the delivery behavior or events based on Bayesian networks. Therefore, profiling process using Bayesian networks can be applied for abnormal invasion detection based on host and network. In respect to transmission and reception of electronic documents, we need further studies on standards that classify abnormal invasion of various patterns in ERP and evaluate them by Bayesian probability values, and on classification of B2B invasion pattern genealogy to effectively detect deformed abnormal invasion patterns.
Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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v.7
no.3
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pp.115-124
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2003
In this study, the relationships between the displacement and stress of the tunnel using various analysis methods were compared with monitoring results carried out during construction and maintenance monitoring. The behavior of tunnel were measured in the subway tunnel passing comparative soft the weathering and analyzed both security and mechanical characteristics of the tunnel lining. With the results of simplified monitoring observed in top heading and bench excavation tunnel, it is confirmed that the crown settlement is larger than the surface settlement. it is interesting to note that the crown settlement and the crown shotcrete lining stress are widely used monitoring items for the back analysis. It is analyzed that the residual water pressure applied in the drainage type tunnel is reasonable.
This paper proposes a system that can detect the data leakage pattern using a convolutional neural network based on defining the behaviors of leaking data. In this case, the leakage detection scenario of data leakage is composed of the patterns of occurrence of security logs by administration and related patterns between the security logs that are analyzed by association relationship analysis. This proposed system then detects whether the data is leaked through the convolutional neural network using an insider malicious behavior graph. Since each graph is drawn according to the leakage detection scenario of a data leakage, the system can identify the criminal insider along with the source of malicious behavior according to the results of the convolutional neural network. The results of the performance experiment using a virtual scenario show that even if a new malicious pattern that has not been previously defined is inputted into the data leakage detection system, it is possible to determine whether the data has been leaked. In addition, as compared with other data leakage detection systems, it can be seen that the proposed system is able to detect data leakage more flexibly.
Purpose The importance of data as a key resource of the intelligence revolution is being highlighted, among all those phenomena MyData is attracting attention as a key concept by organizations and individuals that eventually leads the data economy. In this regard, this study was started to contribute to the successful settlement and continuous growth of the domestic MyData industry, which has just entered the system. Design/methodology/approach To develop and test all proposed casual relationships within the research model, we used the Value-Attitude-Behavior(VAB) model as a basic framework. A total of 385 copies were used for the final analysis, and for SPSS 25.0, MS-Excel 2016, and AMOS 24.0 to summarize respondent demographic characteristics, measurement model, and structural model. Findings Findings show that all proposed hypotheses were supported with the exception of the moderating effect of organizational information transparency between data controllability and perceived value, and between data controllability and attitude toward MyData service.
Rapid progress of information technology and widespread use of the personal computers have brought various conveniences in our life. But this also provoked a series of problems such as hacking, malicious programs, illegal exposure of personal information etc. Information security threats are becoming more and more serious due to enhanced connectivity of information systems. Nevertheless, users are not much aware of the severity of the problems. Using appropriate password is supposed to bring out security effects such as preventing misuses and banning illegal users. The purpose of this research is to empirically analyze a research model which includes a series of factors influencing the effectiveness of passwords. The research model incorporates the concept of risk based on information systems risk analysis framework as the core element affecting the selection of passwords by users. The perceived risk is a main factor that influences user's attitude on password security, security awareness, and intention of security behavior. To validate the research model this study relied on questionnaire survey targeted on evening class MBA students. The data was analyzed by AMOS 7.0 which is one of popular tools based on covariance-based structural equation modeling. According to the results of this study, while threat is not related to the risk, information assets and vulnerability are related to the user's awareness of risk. The relationships between the risk, users security awareness, password selection and security effectiveness are all significant. Password exposure may lead to intrusion by hackers, data exposure and destruction. The insignificant relationship between security threat and perceived risk can be explained by user's indetermination of risk exposed due to weak passwords. In other words, information systems users do not consider password exposure as a severe security threat as well as indirect loss caused by inappropriate password. Another plausible explanation is that severity of threat perceived by users may be influenced by individual difference of risk propensity. This study confirms that security vulnerability is positively related to security risk which in turn increases risk of information loss. As the security risk increases so does user's security awareness. Security policies also have positive impact on security awareness. Higher security awareness leads to selection of safer passwords. If users are aware of responsibility of security problems and how to respond to password exposure and to solve security problems of computers, users choose better passwords. All these antecedents influence the effectiveness of passwords. Several implications can be derived from this study. First, this study empirically investigated the effect of user's security awareness on security effectiveness from a point of view based on good password selection practice. Second, information security risk analysis framework is used as a core element of the research model in this study. Risk analysis framework has been used very widely in practice, but very few studies incorporated the framework in the research model and empirically investigated. Third, the research model proposed in this study also focuses on impact of security awareness of information systems users on effectiveness of password from cognitive aspect of information systems users.
The Journal of Korean Association of Computer Education
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v.18
no.6
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pp.33-42
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2015
Based on the Construal Level Theory, this study aims to investigate how information security vaccine users' selection intentions differ from each other according to the selection time of information security vaccine, advertisement message types, and information security knowledge levels. For the foregoing, this study conducted an experiment by applying an experimental design of 2(knowledge level: high/low) ${\times}2$(temporal distances: short distance/long distance) ${\times}2$(advertisement message types: how(concrete)/why(abstract)) on computer security vaccine softwares. As a result, this study confirmed that the selection intentions about information security vaccines differed from each other according to the temporal distance and advertisement message type, and also varied according to the information security knowledge level. In conclusion, this study provides an implication that the consideration of well-timed persuasive message is especially important for the users at the high level of knowledge. Also, this research implies the necessity of development of abstract thinking ability based on temporal distance for the users at the low level of knowledge.
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